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RAGFlowConnector
RAGFlow APIを使用してRAGFlowナレッジベースから知識を取得、またはファイルを保存します。
RAGFlowについて
RAGFlowは、深いドキュメント理解に基づくオープンソースのRAG（検索拡張生成）エンジンです。さまざまな複雑な形式のデータから、十分な根拠のある引用を伴う真実の質疑応答機能を提供します。
機能
- RAGFlowデータセット/ナレッジベースから知識チャンクを取得
- RAGFlowデータセットにファイルをアップロードし、自動的に解析をトリガー
- 1回のクエリで複数のデータセットをサポート
- 設定可能な類似度しきい値とベクトル重み
- キーワードとベクトル類似度を組み合わせたハイブリッド検索
- ファイル取り込み後にGraphRAGナレッジグラフを自動構築
- ファイル取り込み後にRAPTOR階層要約を自動構築
- ナレッジベース作成時にデータセットIDの有効性を自動検証
- 用語およびベクトル類似度スコアを含むリッチなメタデータ結果を返却
設定
このプラグインには以下の設定パラメータが必要です：
必須パラメータ（作成設定）
- api_base_url：RAGFlow APIのベースURL
- ローカルデプロイの場合：
http://localhost:9380（デフォルト） - リモートサーバーの場合：サーバーのURL（例：
http://your-domain.com:9380）
- ローカルデプロイの場合：
- api_key：RAGFlowインスタンスのAPIキー
- dataset_ids：検索するデータセットIDをカンマ区切りで指定
- フォーマット：
"dataset_id1,dataset_id2,dataset_id3" - 例：
"b2a62730759d11ef987d0242ac120004,a3b52830859d11ef887d0242ac120005"
- フォーマット：
オプションパラメータ（作成設定）
- auto_graphrag（デフォルト：false）：ファイル取り込み後にGraphRAGナレッジグラフを自動構築
- auto_raptor（デフォルト：false）：ファイル取り込み後にRAPTOR階層要約を自動構築
オプションパラメータ（検索設定）
- top_k（デフォルト：1024）：取得する結果の最大数
- similarity_threshold（デフォルト：0.2）：最小類似度スコア（0-1）
- vector_similarity_weight（デフォルト：0.3）：ハイブリッド検索におけるベクトル類似度の重み（0-1）
- page_size（デフォルト：30）：1ページあたりの結果数
- keyword（デフォルト：false）：LLMでクエリからキーワードを抽出して検索を強化
- rerank_id：RAGFlowで設定されたリランクモデルID（例：
BAAI/bge-reranker-v2-m3） - use_kg（デフォルト：false）：ナレッジグラフ検索を有効化
設定値の取得方法
RAGFlow APIキーの取得
- RAGFlowインスタンスにアクセス（例：
http://localhost:9380） - ユーザー設定 > API セクションに移動
- APIキーを生成またはコピー（フォーマット：
ragflow-xxxxx）
データセットIDの取得
- RAGFlowで、ナレッジベース/データセット一覧に移動
- データセットをクリックして詳細を表示
- データセットIDは通常、URLまたはデータセットの詳細に表示されます
- 複数のデータセットの場合は、すべてのIDを収集してカンマで結合
APIリファレンス
このプラグインは以下のRAGFlow APIを使用します：
- 検索：
POST /api/v1/retrieval - ドキュメントアップロード：
POST /api/v1/datasets/{dataset_id}/documents - ドキュメント解析：
POST /api/v1/datasets/{dataset_id}/chunks - ドキュメント削除：
DELETE /api/v1/datasets/{dataset_id}/documents - ナレッジグラフ構築：
POST /api/v1/datasets/{dataset_id}/run_graphrag - RAPTOR構築：
POST /api/v1/datasets/{dataset_id}/run_raptor - データセット一覧（検証）：
GET /api/v1/datasets - ドキュメント：https://ragflow.io/docs/dev/http_api_reference
検索方法
RAGFlowはハイブリッド検索アプローチを採用しています：
- キーワード類似度：従来のキーワードベースのマッチング
- ベクトル類似度：埋め込みを使用したセマンティック類似度
- 重み付け結合：設定可能な重みで両方の方法を組み合わせ
- ナレッジグラフ：関係認識による回答のためのオプショナルなグラフベース検索
- リランキング：結果品質向上のためのオプショナルなリランクモデル
vector_similarity_weight パラメータがキーワードとベクトル方法のバランスを制御します。